算法习题之四边形不等式

四边形不等式

习题1 给定一个非负数组arr,长度为N,那么有N-1种方案可以把arr切成左右两部分 每一种方案都有,min{左部分累加和,右部分累加和} 求这么多方案中,min{左部分累加和,右部分累加和}的最大值是多少? 整个过程要求时间复杂度O(N)

public static int bestSplit1(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length < 2) {
			return 0;
		}
		int N = arr.length;
		int ans = 0;
		for (int s = 0; s < N - 1; s++) {
			int sumL = 0;
			for (int L = 0; L <= s; L++) {
				sumL += arr[L];
			}
			int sumR = 0;
			for (int R = s + 1; R < N; R++) {
				sumR += arr[R];
			}
			ans = Math.max(ans, Math.min(sumL, sumR));
		}
		return ans;
	}

	public static int bestSplit2(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length < 2) {
			return 0;
		}
		int N = arr.length;
		int sumAll = 0;
		for (int num : arr) {
			sumAll += num;
		}
		int ans = 0;
		int sumL = 0;
		// [0...s]  [s+1...N-1]
		for (int s = 0; s < N - 1; s++) {
			sumL += arr[s];
			int sumR = sumAll - sumL;
			ans = Math.max(ans, Math.min(sumL, sumR));
		}
		return ans;
	}

	public static int[] randomArray(int len, int max) {
		int[] ans = new int[len];
		for (int i = 0; i < len; i++) {
			ans[i] = (int) (Math.random() * max);
		}
		return ans;
	}

	public static void main(String[] args) {
		int N = 20;
		int max = 30;
		int testTime = 1000000;
		System.out.println("测试开始");
		for (int i = 0; i < testTime; i++) {
			int len = (int) (Math.random() * N);
			int[] arr = randomArray(len, max);
			int ans1 = bestSplit1(arr);
			int ans2 = bestSplit2(arr);
			if (ans1 != ans2) {
				System.out.println(ans1);
				System.out.println(ans2);
				System.out.println("Oops!");
			}
		}
		System.out.println("测试结束");
	}

习题2 把题目一中提到的,min{左部分累加和,右部分累加和},定义为S(N-1),也就是说:S(N-1):在arr[0…N-1]范围上,做最优划分所得到的min{左部分累加和,右部分累加和}的最大值 现在要求返回一个长度为N的s数组,s[i] =在arr[0…i]范围上,做最优划分所得到的min{左部分累加和,右部分累加和}的最大值 得到整个s数组的过程,做到时间复杂度O(N)

public static int[] bestSplit1(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length == 0) {
			return new int[0];
		}
		int N = arr.length;
		int[] ans = new int[N];
		ans[0] = 0;
		for (int range = 1; range < N; range++) {
			for (int s = 0; s < range; s++) {
				int sumL = 0;
				for (int L = 0; L <= s; L++) {
					sumL += arr[L];
				}
				int sumR = 0;
				for (int R = s + 1; R <= range; R++) {
					sumR += arr[R];
				}
				ans[range] = Math.max(ans[range], Math.min(sumL, sumR));
			}
		}
		return ans;
	}

	// 求原来的数组arr中,arr[L...R]的累加和
	public static int sum(int[] sum, int L, int R) {
		return sum[R + 1] - sum[L];
	}

	public static int[] bestSplit2(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length == 0) {
			return new int[0];
		}
		int N = arr.length;
		int[] ans = new int[N];
		ans[0] = 0;
		int[] sum = new int[N + 1];
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			sum[i + 1] = sum[i] + arr[i];
		}
		for (int range = 1; range < N; range++) {
			for (int s = 0; s < range; s++) {
				int sumL = sum(sum, 0, s);
				int sumR = sum(sum, s + 1, range);
				ans[range] = Math.max(ans[range], Math.min(sumL, sumR));
			}
		}
		return ans;
	}

	public static int[] bestSplit3(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length == 0) {
			return new int[0];
		}
		int N = arr.length;
		int[] ans = new int[N];
		ans[0] = 0;
		// arr =   {5, 3, 1, 3}
		//          0  1  2  3
		// sum ={0, 5, 8, 9, 12}
		//       0  1  2  3   4
		// 0~2 ->  sum[3] - sum[0]
		// 1~3 ->  sum[4] - sum[1]
		int[] sum = new int[N + 1];
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			sum[i + 1] = sum[i] + arr[i];
		}
		// 最优划分
		// 0~range-1上,最优划分是左部分[0~best]  右部分[best+1~range-1]
		int best = 0;
		for (int range = 1; range < N; range++) {
			while (best + 1 < range) {
				int before = Math.min(sum(sum, 0, best), sum(sum, best + 1, range));
				int after = Math.min(sum(sum, 0, best + 1), sum(sum, best + 2, range));
				// 注意,一定要是>=,只是>会出错
				// 课上会讲解
				if (after >= before) {
					best++;
				} else {
					break;
				}
			}
			ans[range] = Math.min(sum(sum, 0, best), sum(sum, best + 1, range));
		}
		return ans;
	}

	public static int[] randomArray(int len, int max) {
		int[] ans = new int[len];
		for (int i = 0; i < len; i++) {
			ans[i] = (int) (Math.random() * max);
		}
		return ans;
	}

	public static boolean isSameArray(int[] arr1, int[] arr2) {
		if (arr1.length != arr2.length) {
			return false;
		}
		int N = arr1.length;
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			if (arr1[i] != arr2[i]) {
				return false;
			}
		}
		return true;
	}

	public static void main(String[] args) {
		int N = 20;
		int max = 30;
		int testTime = 1000000;
		System.out.println("测试开始");
		for (int i = 0; i < testTime; i++) {
			int len = (int) (Math.random() * N);
			int[] arr = randomArray(len, max);
			int[] ans1 = bestSplit1(arr);
			int[] ans2 = bestSplit2(arr);
			int[] ans3 = bestSplit3(arr);
			if (!isSameArray(ans1, ans2) || !isSameArray(ans1, ans3)) {
				System.out.println("Oops!");
			}
		}
		System.out.println("测试结束");
	}

四边形不等式技巧特征

1,两个可变参数的区间划分问题
2,每个格子有枚举行为
3,当两个可变参数固定一个,另一个参数和答案之间存在单调性关系
4,而且两组单调关系是反向的:(升 升,降 降) (升 降,降 升)
5,能否获得指导枚举优化的位置对:上+右,或者,左+下

四边形不等式技巧注意点

1,不要证明!用对数器验证!
2,枚举的时候面对最优答案相等的时候怎么处理?用对数器都试试!
3,可以把时间复杂度降低一阶
O(N^3) -> O(N^2)
O(N^2 * M) -> O(N * M)
O(N * M^2) -> O(N * M)
4,四边形不等式有些时候是最优解,有些时候不是
不是的原因:尝试思路,在根儿上不够好

习题3 摆放着n堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆 规定每次只能选相邻的2堆石子合并成新的一堆,并将新的一堆石子数记为该次合并的得分 求出将n堆石子合并成一堆的最小得分(或最大得分)合并方案

public static int[] sum(int[] arr) {
		int N = arr.length;
		int[] s = new int[N + 1];
		s[0] = 0;
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			s[i + 1] = s[i] + arr[i];
		}
		return s;
	}

	public static int w(int[] s, int l, int r) {
		return s[r + 1] - s[l];
	}

	public static int min1(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length < 2) {
			return 0;
		}
		int N = arr.length;
		int[] s = sum(arr);
		return process1(0, N - 1, s);
	}

	public static int process1(int L, int R, int[] s) {
		if (L == R) {
			return 0;
		}
		int next = Integer.MAX_VALUE;
		for (int leftEnd = L; leftEnd < R; leftEnd++) {
			next = Math.min(next, process1(L, leftEnd, s) + process1(leftEnd + 1, R, s));
		}
		return next + w(s, L, R);
	}

	public static int min2(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length < 2) {
			return 0;
		}
		int N = arr.length;
		int[] s = sum(arr);
		int[][] dp = new int[N][N];
		// dp[i][i] = 0
		for (int L = N - 2; L >= 0; L--) {
			for (int R = L + 1; R < N; R++) {
				int next = Integer.MAX_VALUE;
				// dp(L..leftEnd)  + dp[leftEnd+1...R]  + 累加和[L...R]
				for (int leftEnd = L; leftEnd < R; leftEnd++) {
					next = Math.min(next, dp[L][leftEnd] + dp[leftEnd + 1][R]);
				}
				dp[L][R] = next + w(s, L, R);
			}
		}
		return dp[0][N - 1];
	}

	public static int min3(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length < 2) {
			return 0;
		}
		int N = arr.length;
		int[] s = sum(arr);
		int[][] dp = new int[N][N];
		int[][] best = new int[N][N];
		for (int i = 0; i < N - 1; i++) {
			best[i][i + 1] = i;
			dp[i][i + 1] = w(s, i, i + 1);
		}
		for (int L = N - 3; L >= 0; L--) {
			for (int R = L + 2; R < N; R++) {
				int next = Integer.MAX_VALUE;
				int choose = -1;
				for (int leftEnd = best[L][R - 1]; leftEnd <= best[L + 1][R]; leftEnd++) {
					int cur = dp[L][leftEnd] + dp[leftEnd + 1][R];
					if (cur <= next) {
						next = cur;
						choose = leftEnd;
					}
				}
				best[L][R] = choose;
				dp[L][R] = next + w(s, L, R);
			}
		}
		return dp[0][N - 1];
	}

	public static int[] randomArray(int len, int maxValue) {
		int[] arr = new int[len];
		for (int i = 0; i < len; i++) {
			arr[i] = (int) (Math.random() * maxValue);
		}
		return arr;
	}

	public static void main(String[] args) {
		int N = 15;
		int maxValue = 100;
		int testTime = 1000;
		System.out.println("测试开始");
		for (int i = 0; i < testTime; i++) {
			int len = (int) (Math.random() * N);
			int[] arr = randomArray(len, maxValue);
			int ans1 = min1(arr);
			int ans2 = min2(arr);
			int ans3 = min3(arr);
			if (ans1 != ans2 || ans1 != ans3) {
				System.out.println("Oops!");
			}
		}
		System.out.println("测试结束");
	}

习题4 给定一个整型数组 arr,数组中的每个值都为正数,表示完成一幅画作需要的时间,再 给定 一个整数 num,表示画匠的数量,每个画匠只能画连在一起的画作。所有的画家 并行工作,请 返回完成所有的画作需要的最少时间。【举例】arr=[3,1,4],num=2。最好的分配方式为第一个画匠画 3 和 1,所需时间为 4。第二个画匠画 4,所需时间 为 4。 因为并行工作,所以最少时间为 4。如果分配方式为第一个画匠画 3,所需时 间为 3。第二个画 匠画 1 和 4,所需的时间为 5。那么最少时间为 5,显然没有第一 种分配方式好。所以返回 4。arr=[1,1,1,4,3],num=3。最好的分配方式为第一个画匠画前三个 1,所需时间为 3。第二个画匠画 4,所需时间 为 4。 第三个画匠画 3,所需时间为 3。返回 4。

// 求原数组arr[L...R]的累加和
	public static int sum(int[] sum, int L, int R) {
		return sum[R + 1] - sum[L];
	}

	// 不优化枚举的动态规划方法,O(N^2 * K)
	public static int splitArray1(int[] nums, int K) {
		int N = nums.length;
		int[] sum = new int[N + 1];
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			sum[i + 1] = sum[i] + nums[i];
		}
		int[][] dp = new int[N][K + 1];
		for (int j = 1; j <= K; j++) {
			dp[0][j] = nums[0];
		}
		for (int i = 1; i < N; i++) {
			dp[i][1] = sum(sum, 0, i);
		}
		// 每一行从上往下
		// 每一列从左往右
		// 根本不去凑优化位置对儿!
		for (int i = 1; i < N; i++) {
			for (int j = 2; j <= K; j++) {
				int ans = Integer.MAX_VALUE;
				// 枚举是完全不优化的!
				for (int leftEnd = 0; leftEnd <= i; leftEnd++) {
					int leftCost = leftEnd == -1 ? 0 : dp[leftEnd][j - 1];
					int rightCost = leftEnd == i ? 0 : sum(sum, leftEnd + 1, i);
					int cur = Math.max(leftCost, rightCost);
					if (cur < ans) {
						ans = cur;
					}
				}
				dp[i][j] = ans;
			}
		}
		return dp[N - 1][K];
	}

	// 课上现场写的方法,用了枚举优化,O(N * K)
	public static int splitArray2(int[] nums, int K) {
		int N = nums.length;
		int[] sum = new int[N + 1];
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			sum[i + 1] = sum[i] + nums[i];
		}
		int[][] dp = new int[N][K + 1];
		int[][] best = new int[N][K + 1];
		for (int j = 1; j <= K; j++) {
			dp[0][j] = nums[0];
			best[0][j] = -1;
		}
		for (int i = 1; i < N; i++) {
			dp[i][1] = sum(sum, 0, i);
			best[i][1] = -1;
		}
		// 从第2列开始,从左往右
		// 每一列,从下往上
		// 为什么这样的顺序?因为要去凑(左,下)优化位置对儿!
		for (int j = 2; j <= K; j++) {
			for (int i = N - 1; i >= 1; i--) {
				int down = best[i][j - 1];
				// 如果i==N-1,则不优化上限
				int up = i == N - 1 ? N - 1 : best[i + 1][j];
				int ans = Integer.MAX_VALUE;
				int bestChoose = -1;
				for (int leftEnd = down; leftEnd <= up; leftEnd++) {
					int leftCost = leftEnd == -1 ? 0 : dp[leftEnd][j - 1];
					int rightCost = leftEnd == i ? 0 : sum(sum, leftEnd + 1, i);
					int cur = Math.max(leftCost, rightCost);
					// 注意下面的if一定是 < 课上的错误就是此处!当时写的 <= !
					// 也就是说,只有取得明显的好处才移动!
					// 举个例子来说明,比如[2,6,4,4],3个画匠时候,如下两种方案都是最优:
					// (2,6) (4) 两个画匠负责 | (4) 最后一个画匠负责
					// (2,6) (4,4)两个画匠负责 | 最后一个画匠什么也不负责
					// 第一种方案划分为,[0~2] [3~3]
					// 第二种方案划分为,[0~3] [无]
					// 两种方案的答案都是8,但是划分点位置一定不要移动!
					// 只有明显取得好处时(<),划分点位置才移动!
					// 也就是说后面的方案如果==前面的最优,不要移动!只有优于前面的最优,才移动
					// 比如上面的两个方案,如果你移动到了方案二,你会得到:
					// [2,6,4,4] 三个画匠时,最优为[0~3](前两个画家) [无](最后一个画家),
					// 最优划分点为3位置(best[3][3])
					// 那么当4个画匠时,也就是求解dp[3][4]时
					// 因为best[3][3] = 3,这个值提供了dp[3][4]的下限
					// 而事实上dp[3][4]的最优划分为:
					// [0~2](三个画家处理) [3~3] (一个画家处理),此时最优解为6
					// 所以,你就得不到dp[3][4]的最优解了,因为划分点已经越过2了
					// 提供了对数器验证,你可以改成<=,对数器和leetcode都过不了
					// 这里是<,对数器和leetcode都能通过
					// 这里面会让同学们感到困惑的点:
					// 为啥==的时候,不移动,只有<的时候,才移动呢?例子懂了,但是道理何在?
					// 哈哈哈哈哈,看了邮局选址问题,你更懵,请看42节!
					if (cur < ans) {
						ans = cur;
						bestChoose = leftEnd;
					}
				}
				dp[i][j] = ans;
				best[i][j] = bestChoose;
			}
		}
		return dp[N - 1][K];
	}

	public static int splitArray3(int[] nums, int M) {
		long sum = 0;
		for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
			sum += nums[i];
		}
		long l = 0;
		long r = sum;
		long ans = 0;
		while (l <= r) {
			long mid = (l + r) / 2;
			long cur = getNeedParts(nums, mid);
			if (cur <= M) {
				ans = mid;
				r = mid - 1;
			} else {
				l = mid + 1;
			}
		}
		return (int) ans;
	}

	public static int getNeedParts(int[] arr, long aim) {
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			if (arr[i] > aim) {
				return Integer.MAX_VALUE;
			}
		}
		int parts = 1;
		int all = arr[0];
		for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
			if (all + arr[i] > aim) {
				parts++;
				all = arr[i];
			} else {
				all += arr[i];
			}
		}
		return parts;
	}

	public static int[] randomArray(int len, int maxValue) {
		int[] arr = new int[len];
		for (int i = 0; i < len; i++) {
			arr[i] = (int) (Math.random() * maxValue);
		}
		return arr;
	}

	public static void printArray(int[] arr) {
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			System.out.print(arr[i] + " ");
		}
		System.out.println();
	}

	public static void main(String[] args) {
		int N = 100;
		int maxValue = 100;
		int testTime = 10000;
		System.out.println("测试开始");
		for (int i = 0; i < testTime; i++) {
			int len = (int) (Math.random() * N) + 1;
			int M = (int) (Math.random() * N) + 1;
			int[] arr = randomArray(len, maxValue);
			int ans1 = splitArray1(arr, M);
			int ans2 = splitArray2(arr, M);
			int ans3 = splitArray3(arr, M);
			if (ans1 != ans2 || ans1 != ans3) {
				System.out.print("arr : ");
				printArray(arr);
				System.out.println("M : " + M);
				System.out.println("ans1 : " + ans1);
				System.out.println("ans2 : " + ans2);
				System.out.println("ans3 : " + ans3);
				System.out.println("Oops!");
				break;
			}
		}
		System.out.println("测试结束");
	}

习题5 一条直线上有居民点,邮局只能建在居民点上。给定一个有序正数数组arr,每个值表示 居民点的一维坐标,再给定一个正数 num,表示邮局数量。选择num个居民点建立num个 邮局,使所有的居民点到最近邮局的总距离最短,返回最短的总距离【举例】arr=[1,2,3,4,5,1000],num=2。第一个邮局建立在 3 位置,第二个邮局建立在 1000 位置。那么 1 位置到邮局的距离 为 2, 2 位置到邮局距离为 1,3 位置到邮局的距离为 0,4 位置到邮局的距离为 1, 5 位置到邮局的距 离为 2,1000 位置到邮局的距离为 0。这种方案下的总距离为 6, 其他任何方案的总距离都不会 比该方案的总距离更短,所以返回6

public static int min1(int[] arr, int num) {
		if (arr == null || num < 1 || arr.length < num) {
			return 0;
		}
		int N = arr.length;
		int[][] w = new int[N + 1][N + 1];
		for (int L = 0; L < N; L++) {
			for (int R = L + 1; R < N; R++) {
				w[L][R] = w[L][R - 1] + arr[R] - arr[(L + R) >> 1];
			}
		}
		int[][] dp = new int[N][num + 1];
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			dp[i][1] = w[0][i];
		}
		for (int i = 1; i < N; i++) {
			for (int j = 2; j <= Math.min(i, num); j++) {
				int ans = Integer.MAX_VALUE;
				for (int k = 0; k <= i; k++) {
					ans = Math.min(ans, dp[k][j - 1] + w[k + 1][i]);
				}
				dp[i][j] = ans;
			}
		}
		return dp[N - 1][num];
	}

	public static int min2(int[] arr, int num) {
		if (arr == null || num < 1 || arr.length < num) {
			return 0;
		}
		int N = arr.length;
		int[][] w = new int[N + 1][N + 1];
		for (int L = 0; L < N; L++) {
			for (int R = L + 1; R < N; R++) {
				w[L][R] = w[L][R - 1] + arr[R] - arr[(L + R) >> 1];
			}
		}
		int[][] dp = new int[N][num + 1];
		int[][] best = new int[N][num + 1];
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			dp[i][1] = w[0][i];
			best[i][1] = -1;
		}
		for (int j = 2; j <= num; j++) {
			for (int i = N - 1; i >= j; i--) {
				int down = best[i][j - 1];
				int up = i == N - 1 ? N - 1 : best[i + 1][j];
				int ans = Integer.MAX_VALUE;
				int bestChoose = -1;
				for (int leftEnd = down; leftEnd <= up; leftEnd++) {
					int leftCost = leftEnd == -1 ? 0 : dp[leftEnd][j - 1];
					int rightCost = leftEnd == i ? 0 : w[leftEnd + 1][i];
					int cur = leftCost + rightCost;
					if (cur <= ans) {
						ans = cur;
						bestChoose = leftEnd;
					}
				}
				dp[i][j] = ans;
				best[i][j] = bestChoose;
			}
		}
		return dp[N - 1][num];
	}

	// for test
	public static int[] randomSortedArray(int len, int range) {
		int[] arr = new int[len];
		for (int i = 0; i != len; i++) {
			arr[i] = (int) (Math.random() * range);
		}
		Arrays.sort(arr);
		return arr;
	}

	// for test
	public static void printArray(int[] arr) {
		for (int i = 0; i != arr.length; i++) {
			System.out.print(arr[i] + " ");
		}
		System.out.println();
	}

	// for test
	public static void main(String[] args) {
		int N = 30;
		int maxValue = 100;
		int testTime = 10000;
		System.out.println("测试开始");
		for (int i = 0; i < testTime; i++) {
			int len = (int) (Math.random() * N) + 1;
			int[] arr = randomSortedArray(len, maxValue);
			int num = (int) (Math.random() * N) + 1;
			int ans1 = min1(arr, num);
			int ans2 = min2(arr, num);
			if (ans1 != ans2) {
				printArray(arr);
				System.out.println(num);
				System.out.println(ans1);
				System.out.println(ans2);
				System.out.println("Oops!");
			}
		}
		System.out.println("测试结束");

	}

习题6 一座大楼有 0~N 层,地面算作第 0 层,最高的一层为第 N 层。已知棋子从第 0 层掉落肯定 不会摔碎,从第 i 层掉落可能会摔碎,也可能不会摔碎(1≤i≤N)。给定整数 N 作为楼层数, 再给定整数 K 作为棋子数,返 回如果想找到棋子不会摔碎的最高层数,即使在最差的情况下扔 的最少次数。一次只能扔一个棋子。【举例】N=10,K=1。返回 10。因为只有 1 棵棋子,所以不得不从第 1 层开始一直试到第 10 层,在最差的情况 下,即第 10 层 是不会摔坏的最高层,最少也要扔 10 次。N=3,K=2。返回 2。先在 2 层扔 1 棵棋子,如果碎了,试第 1 层,如果没碎,试第 3 层。 N=105,K=2 返回 14。第一个棋子先在 14 层扔,碎了则用仅存的一个棋子试 1~13。 若没碎,第一个棋子继续在 27 层扔,碎了则 用仅存的一个棋子试 15~26。 若没碎,第一个棋子继续在 39 层扔,碎了则用仅存的一个棋子试 28~38。 若 没碎,第一个棋子继续在 50 层扔,碎了则用仅存的一个棋子试 40~49。 若没碎,第一个棋子继续在 60 层扔, 碎了则用仅存的一个棋子试 51~59。 若没碎,第一个棋子继续在 69 层扔,碎了则用仅存的一个棋子试 61~68。 若没碎,第一个棋子继续在 77 层扔,碎了则用仅存的一个棋子试 70~76。 若没碎,第一个棋子继续在 84 层 扔,碎了则用仅存的一个棋子试 78~83。 若没碎,第一个棋子继续在 90 层扔,碎了则用仅存的一个棋子试 85~89。 若没碎,第一个棋子继续在 95 层扔,碎了则用仅存的一个棋子试 91~94。 若没碎,第一个棋子继续 在 99 层扔,碎了则用仅存的一个棋子试 96~98。 若没碎,第一个棋子继续在 102 层扔,碎了则用仅存的一 个棋子试 100、101。 若没碎,第一个棋子继续在 104 层扔,碎了则用仅存的一个棋子试 103。 若没碎,第 一个棋子继续在 105 层扔,若到这一步还没碎,那么 105 便是结果。

public static int superEggDrop1(int kChess, int nLevel) {
		if (nLevel < 1 || kChess < 1) {
			return 0;
		}
		return Process1(nLevel, kChess);
	}

	// rest还剩多少层楼需要去验证
	// k还有多少颗棋子能够使用
	// 一定要验证出最高的不会碎的楼层!但是每次都是坏运气。
	// 返回至少需要扔几次?
	public static int Process1(int rest, int k) {
		if (rest == 0) {
			return 0;
		}
		if (k == 1) {
			return rest;
		}
		int min = Integer.MAX_VALUE;
		for (int i = 1; i != rest + 1; i++) { // 第一次扔的时候,仍在了i层
			min = Math.min(min, Math.max(Process1(i - 1, k - 1), Process1(rest - i, k)));
		}
		return min + 1;
	}

	public static int superEggDrop2(int kChess, int nLevel) {
		if (nLevel < 1 || kChess < 1) {
			return 0;
		}
		if (kChess == 1) {
			return nLevel;
		}
		int[][] dp = new int[nLevel + 1][kChess + 1];
		for (int i = 1; i != dp.length; i++) {
			dp[i][1] = i;
		}
		for (int i = 1; i != dp.length; i++) {
			for (int j = 2; j != dp[0].length; j++) {
				int min = Integer.MAX_VALUE;
				for (int k = 1; k != i + 1; k++) {
					min = Math.min(min, Math.max(dp[k - 1][j - 1], dp[i - k][j]));
				}
				dp[i][j] = min + 1;
			}
		}
		return dp[nLevel][kChess];
	}

	public static int superEggDrop3(int kChess, int nLevel) {
		if (nLevel < 1 || kChess < 1) {
			return 0;
		}
		if (kChess == 1) {
			return nLevel;
		}
		int[][] dp = new int[nLevel + 1][kChess + 1];
		for (int i = 1; i != dp.length; i++) {
			dp[i][1] = i;
		}
		int[][] best = new int[nLevel + 1][kChess + 1];
		for (int i = 1; i != dp[0].length; i++) {
			dp[1][i] = 1;
			best[1][i] = 1;
		}
		for (int i = 2; i < nLevel + 1; i++) {
			for (int j = kChess; j > 1; j--) {
				int ans = Integer.MAX_VALUE;
				int bestChoose = -1;
				int down = best[i - 1][j];
				int up = j == kChess ? i : best[i][j + 1];
				for (int first = down; first <= up; first++) {
					int cur = Math.max(dp[first - 1][j - 1], dp[i - first][j]);
					if (cur <= ans) {
						ans = cur;
						bestChoose = first;
					}
				}
				dp[i][j] = ans + 1;
				best[i][j] = bestChoose;
			}
		}
		return dp[nLevel][kChess];
	}

	public static int superEggDrop4(int kChess, int nLevel) {
		if (nLevel < 1 || kChess < 1) {
			return 0;
		}
		int[] dp = new int[kChess];
		int res = 0;
		while (true) {
			res++;
			int previous = 0;
			for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
				int tmp = dp[i];
				dp[i] = dp[i] + previous + 1;
				previous = tmp;
				if (dp[i] >= nLevel) {
					return res;
				}
			}
		}
	}

	public static int superEggDrop5(int kChess, int nLevel) {
		if (nLevel < 1 || kChess < 1) {
			return 0;
		}
		int bsTimes = log2N(nLevel) + 1;
		if (kChess >= bsTimes) {
			return bsTimes;
		}
		int[] dp = new int[kChess];
		int res = 0;
		while (true) {
			res++;
			int previous = 0;
			for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
				int tmp = dp[i];
				dp[i] = dp[i] + previous + 1;
				previous = tmp;
				if (dp[i] >= nLevel) {
					return res;
				}
			}
		}
	}

	public static int log2N(int n) {
		int res = -1;
		while (n != 0) {
			res++;
			n >>>= 1;
		}
		return res;
	}

	public static void main(String[] args) {
		int maxN = 500;
		int maxK = 30;
		int testTime = 1000;
		System.out.println("测试开始");
		for (int i = 0; i < testTime; i++) {
			int N = (int) (Math.random() * maxN) + 1;
			int K = (int) (Math.random() * maxK) + 1;
			int ans2 = superEggDrop2(K, N);
			int ans3 = superEggDrop3(K, N);
			int ans4 = superEggDrop4(K, N);
			int ans5 = superEggDrop5(K, N);
			if (ans2 != ans3 || ans4 != ans5 || ans2 != ans4) {
				System.out.println("出错了!");
			}
		}
		System.out.println("测试结束");
	}

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